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Mar 04, 2016

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Manish Patil
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A SEMINAR ON GENETIC ALGORITHMSSUBMITTED BY : MANISH M. PATILSUBMITTED TO : PROF.A.R.KOLHE

DEPARTMENT OF CIVIL ENGINEERINGDR. D. Y. PATIL GROUP OF INSTITUTIONS (TECHNICAL CAMPUS)DR. D. Y. PATIL SCHOOL OF ENGINEERINGCHARHOLI (BK), VIA. LOHEGAON, PUNE 412 105

A. Y. 2014-15

The Genetic Algorithm

Directed search algorithms based on the mechanics of biological evolutionDeveloped by John Holland, University of Michigan (1970s)To understand the adaptive processes of natural systemsTo design artificial systems software that retains the robustness of natural systems

The Genetic Algorithm (cont.)Provide efficient, effective techniques for optimization and machine learning applicationsWidely-used today in business, scientific and engineering circles

Basics of GA The most common type of genetic algorithm works like this: A population is created with a group of individuals created randomly. The individuals in the population are then evaluated. The evaluation function is provided by the programmer and gives the individuals a score based on how well they perform at the given task. Two individuals are then selected based on their fitness, the higher the fitness, the higher the chance of being selected. These individuals then "reproduce" to create one or more offspring, after which the offspring are mutated randomly. This continues until a suitable solution has been found or a certain number of generations have passed, depending on the needs of the programmer.

Components of a GAA problem to solve, and ...Encoding technique (gene, chromosome)Initialization procedure (creation)Evaluation function (environment)Selection of parents (reproduction)Genetic operators (mutation, recombination)Parameter settings (practice and art)

The GA Cycle of Reproductionreproductionpopulationevaluationmodificationdiscarddeleted membersparentschildrenmodifiedchildrenevaluated childrenPopulationChromosomes could be:Bit strings (0101 ... 1100)Real numbers (43.2 -33.1 ... 0.0 89.2) Permutations of element (E11 E3 E7 ... E1 E15)Lists of rules (R1 R2 R3 ... R22 R23)Program elements (genetic programming)... any data structure ...populationReproduction

reproductionpopulationparentschildrenParents are selected at random with selection chances biased in relation to chromosome evaluations.Chromosome ModificationModifications are stochastically triggeredOperator types are:MutationCrossover (recombination)modificationchildrenmodified childrenA Simple ExampleThe Traveling Salesman Problem:

Find a tour of a given set of cities so that each city is visited only oncethe total distance traveled is minimized

RepresentationRepresentation is an ordered list of citynumbers known as an order-based GA.

1) London 3) Dunedin 5) Beijing 7) Tokyo2) Venice 4) Singapore 6) Phoenix 8) Victoria

CityList1 (3 5 7 2 1 6 4 8)CityList2 (2 5 7 6 8 1 3 4)CrossoverCrossover combines inversion andrecombination: * *Parent1 (3 5 7 2 1 6 4 8)Parent2 (2 5 7 6 8 1 3 4)

Child (5 8 7 2 1 6 3 4)

This operator is called the Order1 crossover.MutationMutation involves reordering of the list:

* *Before: (5 8 7 2 1 6 3 4)

After: (5 8 6 2 1 7 3 4)TSP Example: 30 Cities

Solution i (Distance = 941)

Solution j(Distance = 800)

Solution k(Distance = 652)

Best Solution (Distance = 420)

Overview of Performance

Issues for GA PractitionersChoosing basic implementation issues:representationpopulation size, mutation rate, ...selection, deletion policiescrossover, mutation operatorsTermination CriteriaPerformance, scalabilitySolution is only as good as the evaluation function (often hardest part)Benefits of Genetic AlgorithmsConcept is easy to understandModular, separate from applicationSupports multi-objective optimizationGood for noisy environmentsAlways an answer; answer gets better with timeInherently parallel; easily distributedBenefits of Genetic Algorithms (cont.)Many ways to speed up and improve a GA-based application as knowledge about problem domain is gainedEasy to exploit previous or alternate solutionsFlexible building blocks for hybrid applicationsSubstantial history and range of useWhen to Use a GAAlternate solutions are too slow or overly complicatedNeed an exploratory tool to examine new approachesProblem is similar to one that has already been successfully solved by using a GAWant to hybridize with an existing solutionBenefits of the GA technology meet key problem requirements Some GA Application Types

Sheet: TSP 30 DatasetSheet: Gen NSheet: BestSheet: OverviewSheet: Fitness ExamplesSheet: helixSheet: Sheet4Sheet: Sheet5Sheet: Sheet6Sheet: Sheet7Sheet: Sheet8Sheet: Sheet9Sheet: Sheet10Sheet: Sheet11Sheet: Sheet12Sheet: Sheet13Sheet: Sheet14Sheet: Sheet15Sheet: Sheet160.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0Gen#BestWorstAverage1315.4083331097.1208331012.996667934.653333863.815833750.788333704.605833666.631667634.394167605.625833582.119167560.565833521.429167501.803333466.594167450.919167439.516667430.933333424.671667420.9266674.02.025.024.044.045.041.082.058.062.091.083.071.064.087.074.058.083.071.068.054.054.018.022.018.013.025.037.041.07.050.099.038.042.035.021.026.07.035.032.038.046.044.060.076.078.069.069.071.058.062.067.040.060.054.040.062.084.094.064.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0Sheet: TSP 30 DatasetSheet: Gen NSheet: BestSheet: OverviewSheet: Fitness ExamplesSheet: helixSheet: Sheet4Sheet: Sheet5Sheet: Sheet6Sheet: Sheet7Sheet: Sheet8Sheet: Sheet9Sheet: Sheet10Sheet: Sheet11Sheet: Sheet12Sheet: Sheet13Sheet: Sheet14Sheet: Sheet15Sheet: 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TypesControlgas pipeline, pole balancing, missile evasion, pursuitDesignsemiconductor layout, aircraft design, keyboard configuration, communication networksSchedulingmanufacturing, facility scheduling, resource allocationRoboticstrajectory planningMachine Learningdesigning neural networks, improving classification algorithms, classifier systemsSignal Processingfilter designGame Playingpoker, checkers, prisoners dilemmaCombinatorial Optimizationset covering, travelling salesman, routing, bin packing, graph colouring and partitioning